spark对单词统计算法实现

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了spark对单词统计算法实现，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含941字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

spark对单词进行统计，可以有独立模式和集群模式，独立模式下可以直接对单词进行统计
import org.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}
object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit={
  val conf =new SparkConf()
    conf.setAppName("WordCountScala")
   // conf.setMaster("local[3]")     //独立模式
    //创建 sparkContext对象
    val sc=new SparkContext(conf)
    //加载文件
    //val rdd1=sc.textFile(("file:///G:/downloads/bigdata/wc.txt"),5)    //独立模式
    val rdd1=sc.textFile(args(0),3)         //集群模式
    //压扁
    val rdd2=rdd1.flatMap(_.split(" "))
    //标一成对
    val rdd3=rdd2.map((_,1))
    //聚合
    val rdd4=rdd3.reduceByKey(_+_)
    var arr=rdd4.collect()
    arr.foreach(println(_))
  }
}

集群模式下，需要将类文件打成jar包。

a)上传jar到hdfs
                hdfs dfs -put myspark.jar /user/hadoop/data
            b)执行
                spark-submit --master spark://s101:7077 --class WordCountScala --deploy-mode cluster hdfs://mycluster/user/hadoop/data/myspark.jar /user/hadoop/data/wc.txt
 

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的spark对单词统计算法实现全部内容，希望文章能够帮你解决spark对单词统计算法实现所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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